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基于室内无线传感器网络射频信号的老年人跌倒检测研究

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发表于 2020-3-17 11:00 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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类方法可以在- -定程度上检测出跌倒行为,但是会造成
% N4 w1 p) x: c! l1引言
7 x$ M5 y' E# |2 N! ~9 G) F# L. ^传感网内数据流量增加,有可能影响医疗护理传感器网
( i5 I- ^8 \3 v2 }. x: S近年来,医疗护理无线传感器网络已经成为无线传络的正常应用.文献[9]邇过在老人的生活环境中部署# j$ ]* U9 M# e$ h, x
感器网络研究热点之--.尽管目前已经有很多类似系统,8 x1 Y# O* u- w8 X' [; O; \- [* W$ ]
视频摄像头,对比画面判定被监测对象是否跌倒;该方* j" T+ ^8 L3 k
如Blueode, HealhGear, MobiHealth和UbiMon等"来监测
' T: ]5 E4 n& M法的准确性高,但传输视频信息带来传感器网络通信量/ p( s$ X3 M5 Z# @7 i5 E: I+ m
老年人的日常生理参数,但是都没有深入讨论如何检测& L, G( z4 o  H% ~
的膨胀.文献[12]采用基于音频和视频联合的方法检测& t! v" e" w; U; E
老年人的日常危险行为.研究表明3,在众多危害老年人
  |9 C2 ^8 T. {& \# {被监测对象的行为,但系统决策需要HMM的支持,需
. c9 O; j/ |+ n健康的日常行为之中,突然性跌倒行为对独自在家的老要 复杂的最初状态测试和很长的学习过程,且不能实现& f& F. A& k- ^  n
人造成的危害最大.因此如何有效检测这- -行 为已经成
" P" g9 s' K/ g/ z8 E分布式最终决策.文献[11]的研究结论表明,绝大多数* A7 k1 ]! b, E7 K3 l+ _# H% M
为医疗护理无线传感器网络研究领域的热点之一.文献
4 f6 R; U5 c% W& d- e! A' o老年人非常反感将自已的日常活动置于直接视频监测
) s+ m  L+ |) I$ k& O[2]提出的位姿测定机制可以用于老年人跌倒检测.文献# }" }8 M3 o7 ^, Z- v  ?
的环境之中,因此上述方法的社会可行性需要重新评# F% W6 g& Y  D- C+ d
[3]利用附带有2维加速度传感器的Mica2Dot作为部署
$ X& z( ]' h5 Q, Y估.文献[4]的作者提出利用一组时间对比视觉传感器
1 ~( h  D" Q- ~' O: Y* O在被监测对象身体上的节点,一旦检测加速度方向发生来 监测老年人是否跌倒,该传感器仅传输周围环境发生
" h$ p  d4 o9 U% z0 g/ S- n) m变化,则判断被监测对象跌倒.文献[6,8]利用3维加速
9 {3 V" ~8 q* S变化的变化部分图像,对静止部分不敏感,就可以减少' m! d, K5 \7 y' T% a
度传感器来监测老年人的跌倒行为,提高了准确性.这4 j# O# G: J* ^' N7 Z! ]
通信量,但该传感器必须成对部署,应用场景受限制." a: }" C8 o. @  l
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发表于 2020-3-17 17:07 | 只看该作者
传感网内数据流量增加,有可能影响医疗护理传感器网 近年来,医疗护理无线传感器网络已经成为无线传络的正常应用.文献[9]邇过在老人的生活环境中部署 感器网络研究热点之--.尽管目前已经有很多类似系统,& }  d8 H% _7 X0 j3 ` 视频摄像头,对比画面判定被监测对象是否跌倒;该方; Y% T) N8 W% h' |" p2 Y5 y 如Blueode, HealhGear, MobiHealth和UbiMon等"来监测 法的准确性高,但传输视频信息带来传感器网络通信量 老年人的日常生理参数,但是都没有深入讨论如何检测 的膨胀.
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